Я пытаюсь разработать систему рекомендаций в python. Я обработал входные данные, используя pandas. В основном я занимаюсь разработкой этого приложения для системы электронного обучения. Идентификатор сеанса означает, что пользователь просматривает сеанс, и возвращает 1, если пользователь go просматривает книгу1, если он не просматривает книгу, возвращает 0. Наша цель - рекомендовать другие книги, когда он выбирает книгу. Мы можем узнать другие книги, прочитанные на предыдущих данных. Вот так выглядят мои обработанные данные. Я думал о применении Apriory алгоритма, чтобы найти выход. Этого достаточно, чтобы применить априорный алгоритм? .И я должен использовать любые другие методы. Я нашел несколько примеров. Но все еще растерялся, как я мог применить это в моем случае. Я новичок в python и машинном обучении? Может ли кто-нибудь руководство, как я мог решить эту проблему? 